Python 如何将两个列表转换为一个数据帧，并将其中一个列表作为列表列表？

我从一个yml文件中获取数据，所以我可以得到两个列表，如下所示：

其中一个名为list_products的列表包含产品名称：

['ABCD'
'LTAP'
'DEFG'
'FFEE']

另一个名为list_id的元素包含一个id列表，有时元素可以是一个列表：

[[100, 200],
 [3333],
 [1500,99, 870],
 [2]]

当只使用列表ID时，我可以得到一个数据帧，这是我使用的代码：

flat_list = [item for sublist in list_ids for item in sublist]
id_df = pd.DataFrame(flat_list,columns=['id'])

结果是：

id
100
200
3333
1500
99
870
2

现在，我想要一个带有产品名称的数据框。我想得到这个：

id       name
100      'ABCD'
200      'ABCD'
3333     'LTAP'
1500     'DEFG'
99       'DEFG'
870      'DEFG'
2        'FFEE'

试爆

试爆

您可以使用zip预处理数据，然后构建DF

names = ['ABCD', 'LTAP', 'DEFG', 'FFEE']
list_ids = [[100, 200], [3333], [1500, 99, 870], [2]]

flat_list = [(item, name) for sublist, name in zip(list_ids, names) for item in sublist]
id_df = pd.DataFrame(flat_list, columns=['id', 'name'])

中间平面列表为

或者使用原始数据构建df，然后使用explode

中间pd.DataFrame{'id'：list_id，'name'：names}为

您可以使用zip预处理数据，然后构建DF

names = ['ABCD', 'LTAP', 'DEFG', 'FFEE']
list_ids = [[100, 200], [3333], [1500, 99, 870], [2]]

flat_list = [(item, name) for sublist, name in zip(list_ids, names) for item in sublist]
id_df = pd.DataFrame(flat_list, columns=['id', 'name'])

中间平面列表为

或者使用原始数据构建df，然后使用explode

中间pd.DataFrame{'id'：list_id，'name'：names}为

如果您不想使用explode功能，因为它仅适用于>0.25的版本，则可以使用以下功能：

In [473]: d = {i : list_ids[c] for c, i in enumerate(named_list)}
In [474]: df_out = pd.DataFrame([(var, key) for (key, L) in d.items() for var in L], columns=['id', 'name'])

In [475] df_out
Out[475]: 
     id  name
0   100  ABCD
1   200  ABCD
2  3333  LTAP
3  1500  DEFG
4    99  DEFG
5   870  DEFG
6     2  FFEE

如果您不想使用explode功能，因为它仅适用于>0.25的版本，则可以使用以下功能：

In [473]: d = {i : list_ids[c] for c, i in enumerate(named_list)}
In [474]: df_out = pd.DataFrame([(var, key) for (key, L) in d.items() for var in L], columns=['id', 'name'])

In [475] df_out
Out[475]: 
     id  name
0   100  ABCD
1   200  ABCD
2  3333  LTAP
3  1500  DEFG
4    99  DEFG
5   870  DEFG
6     2  FFEE

             id  name
0       [100, 200]  ABCD
1           [3333]  LTAP
2  [1500, 99, 870]  DEFG
3              [2]  FFEE

In [473]: d = {i : list_ids[c] for c, i in enumerate(named_list)}
In [474]: df_out = pd.DataFrame([(var, key) for (key, L) in d.items() for var in L], columns=['id', 'name'])

In [475] df_out
Out[475]: 
     id  name
0   100  ABCD
1   200  ABCD
2  3333  LTAP
3  1500  DEFG
4    99  DEFG
5   870  DEFG
6     2  FFEE